En los últimos dos años, la mayoría de las empresas medianas y grandes de la Argentina incorporó al menos una herramienta de inteligencia artificial. ChatGPT, Copilot, agentes de ventas, asistentes para atención al cliente, generadores de contenido, automatizaciones administrativas. La adopción de software de IA, medida por licencias contratadas y suscripciones activas, avanzó rápido.
La adopción real, medida por uso efectivo y por mejora de productividad, avanza mucho más lento. Distintos relevamientos del último año coinciden en un patrón. Las empresas suman herramientas mucho antes de que los equipos sepan aprovecharlas, y la brecha entre lo que la tecnología puede hacer y lo que la organización efectivamente extrae se mantiene amplia. En la mayoría de los casos, el cuello de botella no está en el software, está en la capacidad humana para operarlo.
Esto modifica el diagnóstico habitual. Durante el primer ciclo de incorporación de IA, la conversación estuvo dominada por la pregunta tecnológica: qué herramienta comprar, qué proveedor elegir, cómo integrar. Hoy, con las opciones convergiendo hacia capacidades parecidas y precios cada vez más accesibles, el factor diferencial dejó de ser cuál se elige y pasó a ser cómo se usa internamente. El problema ya no es la adopción de tecnología. Es la adopción dentro de la organización.
Una encuesta de Harvard Business School de 2024 mostró que el 85% de las empresas quiere contratar y promover por habilidades, mientras que solo el 0,14% efectivamente lo hace. La razón es operativa: la mayoría no las mide. Para la incorporación de IA, este vacío de medición tiene una consecuencia directa. Las empresas saben cuántas licencias tienen, pero no saben qué tan capaz es su equipo de aprovecharlas. Y sin esa información, todo plan de capacitación termina siendo genérico, todo retorno de inversión queda sin medir, y las herramientas más caras conviven con usuarios que apenas exploran el 10% de su potencial.
Las habilidades que están emergiendo como críticas para operar con IA son acotadas y se pueden enumerar. Liderar agentes que ejecutan tareas en lugar de ejecutarlas uno mismo. Ejercer pensamiento crítico sobre las respuestas, sabiendo que la herramienta se equivoca. Comunicarse con la IA dando contexto y restricciones útiles. Tener juicio para decidir qué se delega y qué no. Son habilidades específicas, medibles y entrenables. Pero, como cualquier otra competencia profesional, no se adquieren por ósmosis. Requieren diagnóstico, entrenamiento estructurado y evaluación con criterios claros.
Es en este punto donde aparecen propuestas locales como Aumenta AI, plataforma argentina fundada por Agustín Coll, economista y profesor universitario en la UBA, que se especializa en medir qué tan preparados están los equipos y las organizaciones en general para operar con IA, y en entrenar las habilidades específicas que faltan, con simulaciones de trabajo real donde el uso de IA es obligatorio. Aumenta ya trabaja con organizaciones y universidades de la región preparando a la fuerza laboral para la era de la IA. La hipótesis detrás de este tipo de soluciones es directa. Para que la adopción de IA traduzca su potencial en resultados, las empresas necesitan capacidades internas medibles, no más herramientas.
Para la pyme la implicancia es concreta. La pregunta antes de la próxima inversión en software ya no es qué nueva herramienta de IA sumar. Es qué tan capaz es el equipo de extraer valor de las herramientas que ya tiene y dónde están las brechas. Cualquier organización puede responder esa pregunta con relativa rapidez, si la encara con la rigurosidad que aplica a otras inversiones del negocio. Mirar a qué velocidad usa cada rol la IA, qué tipo de errores comete y qué pierde por no usarla suele revelar más sobre el potencial de productividad de la empresa que cualquier auditoría de licencias.
La transformación que abre la IA va a ser más profunda que la que abrió internet hace tres décadas. No se trata solo de un canal más o de una herramienta más rápida: cambia cómo se trabaja, cómo se compite y qué habilidades dejan de servir. Las organizaciones que empiecen ahora a formar y medir a sus equipos en función de lo que requiere ese nuevo escenario van a estar en condiciones de innovar y adaptarse a los cambios tecnológicos que vienen. Las que sigan tratando a la IA como una compra más de software van a quedar corriendo la ola desde atrás.
La conclusión que empieza a consolidarse en el mercado es que la adopción de IA se está moviendo del plano tecnológico al plano humano. Las empresas que entienden eso primero, e invierten en construir capacidad interna antes que en seguir sumando software, son las que están marcando diferencia. La inversión en herramientas ya no es la ventaja, pasó a ser la condición de entrada. La ventaja está en las personas que las usan.
Fuente: Agustin Coll – Aumenta AI
